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在详细论述支持向量机的核心思想和基本算法的基础上,采用C-SVM算法用于未知样本分类,特别是对于缺失数据的未知样本,先采用序列极小化方法将与输出无关的特征剔除,对应地在原始训练集中剔除该特征所对应的数据并重新求解,否则采用插值法对缺失数据进行估计.
支持向量机在缺失数据样本分类上的应用
【摘 要】
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在详细论述支持向量机的核心思想和基本算法的基础上,采用C-SVM算法用于未知样本分类,特别是对于缺失数据的未知样本,先采用序列极小化方法将与输出无关的特征剔除,对应地在
【机 构】
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海军航空工程学院基础部,烟台264001
【出 处】
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第25届中国控制会议
【发表日期】
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2006年8期
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